‫Ben tornato.
‫Quindi, nell'ultimo video, ci siamo assicurati che il runtime del nostro notebook CoLab o la macchina che risiede sul server cloud di Google
‫su cui viene eseguito il nostro notebook utilizzi una GPU per alimentare il suo calcolo.
‫Ora, voglio solo mostrarvi qualcosa di molto interessante anche su CoLab, perché questi quaderni sono
‫condivisibili.
‫Puoi eseguirli quasi istantaneamente.
‫Quindi questo è un video opzionale.
‫Se vuoi semplicemente tornare a preparare i nostri dati, salta questo e vai al
‫prossimo video per mostrarti un esempio di un notebook condivisibile di Google Lab, oltre a quanto una GPU effettivamente velocizza il
‫calcolo.
‫Quindi, se andiamo a una nuova scheda di ricerca CoLab su Google dot com, se dovessimo cancellarci da questo, la home
‫page di Google CoLab è in realtà un notebook in sé.
‫Quindi questa è la cosa incredibile.
‫Puoi copiarlo sul tuo Google Drive o possiamo collegarlo a un runtime.
‫E ora un po' di curriculum in più sarebbe quello di esaminare questo taccuino qui e familiarizzare con Google
‫CoLab come se ce ne fosse molto qui.
‫Ma hai appena visto che l'ho collegato a un runtime e posso iniziare immediatamente a eseguire il codice in questo
‫notebook.
‫Quanto è bello?
‫Quindi, se andiamo qui, questo non importerà alcuna pipeline di importazione matplotlib elevata non configurata.
‫L'ho appena collegato a un runtime.
‫È incredibile, e ora c'è una piccola sezione qui, i GPCR e i nastri tendono a fluire con il
‫GPS.
‫Quindi questo è ciò che abbiamo appena fatto nell'ultimo video del nostro runtime.
‫Stiamo usando un GPS.
‫Quindi puoi vedere che se muovo il mouse, andrà come se stessimo usando un GPS su questo taccuino per la visione
‫del cane.
‫Ma se clicchiamo qui, questa piccola guida, ci porterà a questo sito Web qui.
‫Tutti i tetch, entrambi, tra l'altro, nella sezione delle risorse.
‫Ancora una volta, colleghiamo semplicemente il nostro runtime qui.
‫Questo ci darà un'idea della velocità con cui il sensore scorre con la GPU e senza una GPU.
‫Quindi se vado qui.
‫Esegui questa cella, farà in modo che stiamo usando tonnellate di carico per puntare qualcosa, e questa è solo una riga di codice
‫per assicurarci che sia molto simile.
‫Oh, GPU non trovata.
‫Perchè è questo?
‫Assicuriamoci che sia il tempo di esecuzione del cambiamento.
‫Potrebbe essere perché sto usando una GPU in doppia visione, potresti essere limitato a una sola, ma diciamo che si
‫connette.
‫Quanto è bello?
‫Quindi, se eseguiamo questo dice che abbiamo un bellissimo, quindi ha trovato una GPU sul dispositivo zero.
‫Quindi, se andiamo qui, si osserva un'accelerazione sulla GPU rispetto alla CPU.
‫Chiudo questo sommario.
‫Non ne abbiamo bisogno.
‫Quindi abbiamo un paio di funzioni qui.
‫In pratica si tratta di eseguire del codice sulla CPU ed eseguire lo stesso codice sulla GPU.
‫Quindi eccoti con il dispositivo TFW con un dispositivo, GPU, CPU lassù.
‫Quindi diciamo shift e invio, esegui questo tipo di esecuzione di una sorta di ciclo un numero di volte.
‫Non dovrebbe volerci troppo tempo.
‫Convolve Ci siamo.
‫Implica un filtro su alcune immagini casuali.
‫Quindi sta elaborando le immagini.
‫Questo è esattamente quello che vogliamo fare.
‫Destra.
‫Guarda a che ora convoluzione.
‫Trentadue per sette per sette per tre filtrano.
‫Quindi si tratta fondamentalmente di elaborare le immagini di queste oltre un centinaio di immagini.
‫Dieci volte il CPA ha impiegato tre virgola quattro secondi, la GPU ha impiegato zero virgola uno secondi appena sopra
‫lo zero virgola uno secondi, quindi 30 volte più veloce.
‫Non è bellissimo?
‫Innanzitutto, il fatto che possiamo connetterci istantaneamente all'utilizzo di un'elaborazione così vasta in Google CoLab e, in secondo
‫luogo, se utilizziamo una GPU, otteniamo una velocità di 30 volte maggiore.
‫Penso solo che sia fantastico.
‫E ora, di nuovo, ricorda uno di questi tutorial e Google CoLab, in caso di dubbio, esegui il
‫codice, connettiti a un runtime e provalo, eseguilo tu stesso.
‫Questo è il motto, giusto?
‫In caso di dubbio, eseguire il codice.
‫Ma ancora una volta, questo era solo un video opzionale solo per mostrarti la potenza di Google CoLab e la potenza
‫di una GPU.
‫Ora sappiamo che quello che puoi fare torniamo al nostro quaderno per la visione del cane e usiamone uno.